祁连山和首都圈卫星热红外背景场变化特征
温少妍1,2, 屈春燕2, 单新建2, 闫丽莉2, 宋冬梅3
1.新疆维吾尔自治区地震局, 乌鲁木齐 830011
2.中国地震局地质研究所地震动力学国家重点实验室, 北京 100029
3.中国石油大学(华东), 青岛 266555;
通讯作者:屈春燕(1966- ),女,研究员,主要从事InSAR及红外遥感技术应用研究。 E-mail:dquchy@sohu.com

第一作者简介: 温少妍(1985- ),女,硕士,主要从事GIS及遥感在地学中的应用研究。 E-mail:wenshaoyan999@163.com

摘要

掌握非震情况下的热红外亮温背景场及其时空变化规律是有效提取地震红外异常信息的关键。利用2003—2011年NOAA卫星夜间热红外遥感数据构建祁连山和首都圈亮温背景场,分析其时空演化特征。结果表明: 红外亮温背景场受季节、地形和断裂活动等多种因素的影响,其中受季节变化影响最大,年变规律明显; 不同地理环境,亮温年变特征呈现不同形式,对于地形地貌复杂的地区,亮温变化曲线不稳定,红外亮温与地面高程呈显著的负相关关系,地面高程每增加100 m,亮温降低约0.21~0.63℃,这与我国气温直减率基本一致; 活动断裂带在红外图像上表现为明显的高亮温线性条带或亮温分界带; 多年平均背景场平滑了气候等突变信息,呈现出稳定性较强的规律性变化特征,为断裂活动和地震所引起的增温异常检测提供了稳定的亮温变化基准场。

关键词: 卫星热红外遥感; 首都圈; 祁连山; 背景场; 时空变化特征
中图分类号:TP79 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2013)03-0138-07 doi: 10.6046/gtzyyg.2013.03.23
Satellite thermal infrared background field variation characteristics of the Qilian Mountains and the Capital Zone
WEN Shaoyan1,2, QU Chunyan2, SHAN Xinjian2, YAN Lili2, SONG Dongmei3
1.Earthquake Administration of Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830011, China
2.State Key Laboratory of Earthquake Dynamics, Institute of Geology, CEA, Beijing 100029, China
3.China University of Petroleum(East China), Qingdao 266555,China;
Abstract

Understanding the thermal infrared background field and its temporal-spatial evolution characteristics under the condition of no earthquake is the key to the effective extraction of infrared anomaly information related to earthquake. The brightness temperature background fields in the study areas of the Qilian Mountains and the Capital Zone were established using NOAA satellite thermal infrared remote sensing data from 2003 to 2011. At the same time,the temporal-spatial evolution characteristics of infrared brightness temperature background fields were analyzed. The results show that the background field of brightness temperature is influenced jointly by many factors,such as seasonal variation,terrain,and fault activity. Seasonal variation is the most important factor affecting infrared brightness temperature which has the obvious annual variation feature. In consideration of geographical environment difference,the characteristics of annual variation show different manners. The brightness temperature changes unstably in the region where topographical features are complicated. The relationship between the infrared brightness temperature and the elevation shows prominent negative correlation,and the brightness temperature is reduced by about 0.21~0.63℃ with the increase of 100 m in ground elevation,which is in accordance with the temperature lapse rate. The active fault belts obviously display linear belts or the boundary of the brightness temperature in the thermal infrared temperature images. Studies show the variation characteristics of the multi-annual average background field which smoothes some climate change information such as atmosphere, and this field is regarded as a stable reference field of brightness temperature to detect the temperature-increase anomaly caused by fault activity and earthquake.

Keyword: satellite thermal infrared remote sensing; Capital Zone; Qilian Mountains; field of background; temporal-spatial evolution characteristics
0 引言

卫星热红外遥感技术具有动态性强、覆盖面积广、连续稳定及可获得大面积的连续场信息等优势。很多学者就利用该技术对地震监测进行研究, 并取得了较好的结果[1, 2, 3]。研究表明, 震前热红外增温出现的时间长短不一, 从震前几天到震前3个月都有存在, 一般增温幅度可达几度[4]。震前这种增温异常出现的时间和变化幅度特点, 为利用多年背景场数据判别当日观测图像中的异常区域提供了基础。然而, 这些研究大多是围绕震例展开的, 专门针对卫星热红外亮温背景场的研究较少。

卫星热红外图像受地表各种环境因素的影响, 正常动态亮温背景场的建立是有效提取震前热红外亮温异常的关键。国内学者已认识到背景场的建立直接影响到热红外异常的识别与提取, 目前研究重心正在从异常的识别转向背景场的建立[5, 6, 7, 8]。陈顺云等[5]借用分离窗算法和小波分析方法提取了中国地表亮温的年变基准场, 为进一步提取与分析异常场奠定基础; 屈春燕等[6]在分析地震活动热红外异常影响因素中指出建立红外亮温变化的基准模型及各类非震因素的扣除模型, 将有可能较好地排除非震因素的影响, 可有效检测出与地震活动有关的异常; 郭卫英等[7]定量分析了在地震活动相对平静的年份内, 活动断裂造成了地形地貌差异与红外辐射的动态变化, 并认为地形地貌因素对断裂带的红外亮温也产生一定作用; 温少妍等[8]给出了区域背景场建立的方法, 得出地形地貌及构造活动具有很好的相关性。许多地震的热红外图像具有复杂性, 有些是有增温异常而无地震, 有些则是有地震而无增温异常。到目前为止, 还不能完全解释这种现象, 在机理研究方面还需深入探索。

本文采用NOAA/AVHRR极轨气象卫星数据, 选定祁连山和首都圈2个地震重点监测区作为研究区, 建立不同时间尺度的红外亮温背景场, 并分析正常情况下背景场的时空演化规律及其与地形地貌的关系, 为有效识别与地震有关的热红外异常信息提供方法依据。

1 数据源与研究方法
1.1 数据源及其预处理

为了降低太阳辐射对地表亮温的影响以便更真实地反映地表热辐射状态的变化, 本文选取NOAA卫星第5通道夜间2:00— 5:00时的热红外遥感图像。在亮温背景场计算之前, 对亮温图像进行几何精纠正(误差在1个像元以内), 并去除云和噪声, 从而确保计算出的亮温背景场能够真实反映无震时的亮温正常动态变化[8]

1.2 背景场建立方法

正常动态亮温背景场以构造活动区多年相同时相观测的均值和标准差作为表征量, 计算时对多年累积的数据按地理坐标进行时间序列上的统计分析, 即

T(x, y, t)= 1Ni=0N-1Ti(x, y, t), (1)

σ (x, y, t)= 1N-1i=0N-1[Ti(x, y, t)-T(x, y, t)]2, (2)

式中: N为可用数据年限; Ti(x, y, t)为位置(x, y)处第it时刻的亮温观测值; T(x, y, t)和σ (x, y, t)分别为位置(x, y)处t时刻N年内, 与研究区地震活动不相关的自然噪声源影响下的亮温平均值和标准差。

2 祁连山地区红外亮温背景场
2.1 研究区概况

祁连山研究区位于E 98° ~108° , N 32° ~40° 之间(图1), 地处青藏高原东北部边缘, 西起祁连山北缘断裂, 东至六盘山断裂, 北接阿拉善地块, 南达东昆仑断裂一线, 包括祁连山脉的主体及河西走廊新生代陆盆地群。该区受到印度板块和欧亚板块的强烈碰撞和挤压, 形成祁连山北缘左旋逆走滑冲断裂带, 主要断裂带有祁连山北缘断裂、东昆仑断裂、海原断裂和西秦岭北缘断裂, 多为NWW走向。区内河西走廊地处甘肃西北部地区, 位于祁连山和龙首山之间, 是祁连山北缘的山前拗陷, 地震活动具有高强度和高频度的特点[9]

图1 祁连山研究区范围及地质构造背景图Fig.1 Region and tectonic background of Qilian Mountains

2.2 背景场时空特征

利用自主研发的卫星红外亮温地震信息处理软件对祁连山研究区2003— 2011年的NOAA图像进行不同时间尺度的红外亮温背景场计算, 分析其时空演化特征。图2可反映出红外亮温的冬春夏秋季节性变化特征。

图2 祁连山2010年4个月份的亮温背景场Fig.2 Brightness temperature background field of Qilian Mountains in four months of 2010

图2看出: 研究区4个月份的亮温背景场的变化主要受季节和地形的控制; 其次, 受活动断裂带的影响也较明显。对2010年背景场亮温均值进行统计, 发现月份亮温值呈现夏高冬低的年变特征, 1— 7月的亮温均值逐渐升高, 7月达到最高值11℃, 8月亮温开始逐渐下降, 12月的亮温值约-17℃。由于平均海拔较高, 呈现整体平均亮温偏低。在空间上, 整个研究区以祁连山北缘断裂为界分成2个不同的温度区域, 断裂以北的河西走廊地带, 为相对高温区, 断裂以南的青藏高原为相对低温区。

图3可以看出, 亮温变化与高程变化呈显著负相关关系。在红外亮温剖面线处, 地面高程最大值4 825 m时对应的亮温值约2℃, 地面高程最小值1 294 m时对应的亮温值约21℃。说明该区地面高程每增加100 m, 其亮温降低幅度约0.54℃。这与我国气温直减率0.63℃/100 m基本一致。

图3 祁连山DEM剖面与2010年7月的亮温剖面对比Fig.3 Contrast between DEM profile and brightness temperature profile in July 2010

活动构造断裂带在红外图像上有明显反映, 表现为亮温高于周围背景的线性条带及不同温度区域的分界带。断裂带处的亮温变化也符合季节规律的变化, 总体表现出夏高冬低的特征。此外, 河流和湖泊(如青海湖)在红外图像上清晰可见, 往往是红外图像上较周边地物为相对高亮温的标志性地物, 而且由于水体的热容量和热惯量比较大, 其温度变化不如陆表的剧烈。因此, 通常也可以将这些水体的温度作为断裂构造活动变化的参照。

图4所示为多年月的亮温背景场图。多年月的亮温背景场的变化随季节的变化表现出夏高冬低的特征, 同时亮温变化也受到地形地貌和断裂构造的控制。对比单年月的背景场不难发现, 在多年月的背景场图像上断裂构造的线性影像特征和高亮温条带不如单年月的背景场图像上的构造特征清晰, 且亮温值明显变小。原因在于参与多年月的背景场统计的图像越多, 亮温背景场图像上的一些突变信息就会被平滑。参与计算的年份越多, 所得到的亮温背景值则越可靠, 就越能真实反映区域性亮温变化特征。这也表明, 可以认定多年月背景场得出的亮温变化基准值可以为局部目标亮温变化检测提供参考, 为断裂活动及地震所引起的增温异常识别提供稳定的动态亮温背景场。

图4 2003— 2011年多年月的祁连山亮温背景场Fig.4 Multi-year month brightness temperature background field of Qilian Mountains from 2003 to 2011

3 首都圈地区红外亮温背景场
3.1 研究区概况

首都圈研究区地理范围为E 112° ~118° , N 38° ~42° (图5), 位于华北拗陷盆地的北缘, 包括山西断陷盆地及华北平原的大部分。

图5 首都圈研究区范围及地质构造背景图Fig.5 Region and tectonic background of Capital Zone

山西断陷盆地断裂系自北向南有延怀盆地、大同盆地、忻定盆地和太原盆地等主要断陷盆地, 呈右行斜列, 位于鄂尔多斯块体东侧, NNE走向。控制盆地边界的断裂以NNE, NE和NEE走向为主, 它们在第四纪的活动不仅控制了盆地的发育, 还控制了盆地内次级构造单元的形成。区内一系列受伸展断层控制的掀斜块体在区域应力场的作用下, 形成了典型的盆-岭式构造[10], 一系列NNE走向的盆地和断裂分布与强震活动密切相关, 形成了以燕山山脉隆起为背景、面对华北平原广大沉降带强烈活动的格局[11]

3.2 背景场时空特征

选取1999年和2003— 2011年共10 a的NOAA/AVHRR卫星热红外夜间图像数据, 计算首都圈地区不同时间尺度的红外亮温背景场(图6), 可以看出首都圈亮温背景场的变化主要受季节和地形因素的控制, 其次受断裂构造的影响。在时间上, 亮温变化符合夏高冬低的季节变化特征; 在空间上, 整体表现为东南部华北平原的亮温高于西北部山区, 而且西北部的亮温随地面高程的增加而逐渐降低, 说明亮温与地面高程呈显著负相关关系。

图6 1999年和2003— 2011年多年月的首都圈亮温背景场Fig.6 Multi-year mouth brightness temperature background field of Capital Zone of 1999 and from 2003 to 2011

红外亮温剖面(2010年7月)与DEM高程剖面对比曲线(图7)反映出亮温与地形有明显的负相关关系。图7椭圆a所处位置为北京市区, 椭圆b所处位置为天津市区, 在这2处的亮温形成2个峰值, 这是由城市热岛效应所致。在红外亮温剖面线上高程最大值1 950 m所对应的亮温值约9℃; 在不考虑城市热岛效应的情况下, 高程最小值0 m所对应的亮温值约20℃。说明该区地面高程每增加100 m, 其亮温降低约0.56℃。东南部华北平原夏季亮温最高温约23℃, 冬季亮温最低温约-13℃; 西北部山区夏季最高温约13℃, 冬季最低温约-20℃; 平原地区的亮温季节差大于西北部山区的, 分析表明在一定区域和季节内, 地面高程的变化对气温有较大影响。

图7 首都圈DEM剖面与2010年7月的亮温剖面对比Fig.7 Contrast between DEM profile and brightness temperature profile in July 2010

活动构造断裂带在红外图像上有明显表现, 大都表现为亮温高于周围背景, 其走向呈与断裂带一致的线性条带。断裂带内的亮温变化也符合季节变化规律, 总体表现为夏高冬低的特征。渤海湾海域亮温随季节变化的幅度小于东南部华北平原, 而西北部山区亮温随季节变化的幅度相对较大, 这主要与地表地物的热辐射特性及地理纬度有关, 而且水体具有较大的比热容和热惯量, 受太阳辐射的影响相对较小。1999年和2003— 2011年多年月4个月份的亮温背景场反映了一定时期内亮温稳定变化的状态, 可以为局部目标亮温变化检测提供参照背景, 同时可作为震前红外亮温异常识别和检测的基准。

4 对比分析

祁连山和首都圈研究区所处的纬度大体一致, 但地形地貌及地理环境相差很大。前者位于青藏高原东北缘, 地势复杂, 高程起伏大, 植被稀少; 后者位于我国华北地块, 地势相对平坦, 植被覆盖好。

通过以上分析看出, 2个研究区的红外亮温时空演化规律基本一致, 但也有差异性。相同的时空特征主要表现为: 空间上, 亮温背景场的变化主要受地形地貌和断裂带的控制; 时间上, 主要受季节变化规律的影响, 亮温最高值出现在7月, 亮温最低值出现在1月; 夏季温差总体趋势大于冬季温差。

由于地理环境的不同, 2个研究区的亮温值存在一定差别(图8)。

图8 2009年和2010年月份亮温背景场变化Fig.8 Change of month brightness temperature background field in 2009 and 2010

图8可以看出: 月份背景场总体都显示出首都圈研究区的亮温值高于祁连山地区; 2个地区的温差变化不稳定, 在(-2℃, 12℃)范围内, 每年具体的温差各不相同, 规律性不强, 原因在于气象复杂多变, 反映到月份尺度上变化更是反复无常(如在2009年11月祁连山的亮温值反而比首都圈地区高2℃, 这可能是由于气候变化, 引起了亮温变化)。因此, 用单年份资料做背景来判断异常, 可能难以排出气候等因素的影响; 而以多年份的平均亮温场做背景才能更加稳定地反映气候特征影响亮温变化的规律。

2个研究区亮温背景场的变化符合季节规律变化, 亮温变化相对单年份的稳定(图9)。首都圈的亮温值明显高于祁连山地区, 二者间夏半年温差(最大温差9℃)大于冬半年温差(最大温差3℃), 这是由于祁连山地区的平均高程(2 536 m)大于首都圈地区的平均高程(902 m)。结果表明, 亮温与地面高程呈负相关关系, 高程每增加100 m, 亮温就降低约0.21~0.63℃。这与方精云[12]所指出的我国气温直减率在0.25~0.63℃基本一致。另外, 首都圈亮温的变化较祁连山稳定, 祁连山冬半年出现小幅度浮动, 这可能是由于祁连山地区地形复杂引起的。

图9 2003— 2011年多年月平均亮温背景场对比Fig.9 Annual variation contrast of multi-year month brightness temperature background field

5 结论

卫星热红外遥感技术为研究地震及断裂活动提供了一种有效的观测手段, 在基于红外资料识别提取地震异常的研究中, 多年尺度红外背景场的建立是异常判别的前提。本文基于NOAA卫星图像数据建立了2个研究区的红外亮温背景场, 同时分析亮温变化与地形地貌、活动构造及季节变化的关系, 为后期地震红外异常判别提供依据, 具有较为重要的研究价值。通过对2个不同区域的红外亮温背景场时空演化特征的分析, 得到以下结论:

1)红外亮温背景场受季节变化影响最大, 年变化规律明显。夏半年亮温逐渐升高, 亮温最高值出现在7月份; 冬半年亮温逐渐降低, 亮温在1月达到最低。这为排除气候变化因素的影响识别地震异常提供了参考依据。

2)红外亮温受地形因素较大, 与地面高程呈显著的负相关关系。地面高程每增加100 m, 亮温降低约0.21~0.63℃, 这与我国气温直减率在0.25~0.63℃基本一致。对于地形地貌复杂的地区, 亮温变化曲线呈现不稳定特征。

3)活动断裂带在亮温图像上具有明显界线特征, 呈高亮温线性条带, 或亮温分界带。河流和湖泊等水系在红外亮温图像上清晰可见, 表现较周围地物明显的高亮温标志。

4)多年平均亮温背景场具有较好的稳定性。多年平均背景场平滑了气候等突变信息, 呈现出稳定性较强的规律性变化特征。多年平均亮温背景场可作为亮温变化的基准场, 为断裂活动和地震所引起的增温异常检测提供稳定的动态参考。

The authors have declared that no competing interests exist.

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